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| Data Mining. Practical Machine Learning Tools and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems): Practical Machine Learning Tools and ... Kaufmann Series in Data Management Systems) (Taschenbuch) von Ian H. Witten, Eibe Frank
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| Kurzbeschreibung: | | Data Mining bedeutet Extrahieren von impliziten, noch unbekannten Informationen aus Rohdaten. Dazu müssen Computer in die Lage versetzt werden, Datenbanken automatisch nach Gesetzmäßigkeiten und Mustern zu durchsuchen und einen Abstraktionsprozess durchzuführen, der als Ergebnis aussagekräftige Informationen liefert. Das so genannte maschinelle Lernen stellt dafür die Werkzeuge und Techniken zur Verfügung. Dieses Buch führt sowohl in die Konzepte des maschinellen Lernens ein als auch in seine praktische Anwendung in realistischen Situationen. Der Leser lernt, die Eingabe richtig vorzubereiten und die Ergebnisse zu interpretieren und zu bewerten. Die algorithmischen Methoden, die für erfolgreiches Data Mining wichtig sind, werden vorgestellt sowohl bewährte als auch innovative, die auf Java basieren. Aus dem Inhalt: Einführung o Input: Konzepte, Instanzen, Attribute o Output: Wissensrepräsentation o Algorithmen: Die grundlegenden Methoden o Glaubwürdigkeit: Bewertung des Gelernten o Implementierung: Verfahren des maschinellen Lernens o Input und Output weiterverarbeiten o Algorithmen in Java für das maschinelle Lernen o Ausblick-- Dieser Text bezieht sich auf eine vergriffene oder nicht verfügbare Ausgabe dieses Titels.
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| Siehe auch folgende Artikel: |
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|  | | Data Mining. Concepts and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems): Concepts and Techniques (Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems) von Jiawei Han Data Mining. Verfahren, Prozesse, Anwendungsarchitektur von Helge Petersohn Text Mining: Wissensrohstoff Text. Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse von Gerhard Heyer Text Mining Application Programming (Charles River Media Programming) von Manu Konchady
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